Jak si Deepseek R1 udržuje kontext před dlouhými konverzacemi

Architektonické funkce

** Směs architektury odborníků (MOE)
DeepSeek R1 využívá směs architektury odborníků, která jí umožňuje aktivovat pouze podskupinu svých 671 miliard parametrů během každého dopředného průchodu, konkrétně 37 miliard. Tato selektivní aktivace významně zvyšuje výpočetní účinnost, což umožňuje modelu zpracovat rozšířené sekvence až 128 000 tokenů při zachování koherence a přesnosti ve svých odpovědích [1] [3]. Systém směrování MOE je navržen tak, aby specializoval různé odborníky pro různé úkoly uvažování, což je zásadní pro správu komplexních dialogů a zajištění toho, aby model mohl sledovat spolu s prodlouženými konverzacemi bez ztráty kontextu.

Metodiky školení

** Přístup pro zesílení (RL)
Na rozdíl od tradičních modelů, které se silně spoléhají na pod dohledem jemného doladění, je Deepseek R1 primárně vyškolen pomocí posilovacího učení. Tato metoda umožňuje autonomně vyvíjet schopnosti uvažovat. Proces tréninku zahrnuje více fází: počínaje daty studeného startu pro vytvoření solidního základu, následovaného čistým RL pro zvýšení dovedností odůvodnění a vyvrcholením dalšího tréninku RL napříč různými výzvami [2] [4]. Tento vícestupňový přístup pomáhá modelu učit se jak ze strukturovaných dat, tak z reálných interakcí, což je nezbytné pro udržení kontextu oproti delším výměnám.

** Využití dat za studena
Počáteční fáze tréninku zahrnuje pečlivě kurátorská data studeného startu, která pomáhají zlepšit čitelnost a soudržnost odpovědí. Tato data zajišťují, že výstupy modelu jsou nejen přesné, ale také uživatelsky přívětivé a řeší běžné problémy zjištěné v dřívějších iteracích, jako je špatná čitelnost a míchání jazyka [2] [4]. Zřízením strukturovaného výstupního formátu, který zahrnuje procesy a souhrny, Deepseek R1 účinně zachovává kontext během zdlouhavých konverzací.

Správa výkonu a kontextu

Schopnost Deepseek R1 efektivně zvládnout dlouhé kontexty je srovnatelná s předními modely v terénu. Jeho výkon v různých benchmarcích ukazuje jeho schopnost udržovat jasnost a logický tok, i když se zabývá komplexními dialogy. Návrh modelu umožňuje generovat tisíce žetonů uvažování na odpověď a zároveň zajistit, aby konverzace zůstala koherentní [1] [3]. Integrace mechanismů samofikace a reflexe jí navíc umožňuje přehodnotit předchozí prohlášení a udržovat kontinuitu v diskusích.

Celkově představuje Deepseek R1 významný pokrok v udržování konverzačního kontextu prostřednictvím své sofistikované architektury a inovativních tréninkových postupů.